• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.55-57
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• 2023

현재 정보 통신 기술을 기반으로 한 4차 산업 혁명의 흐름 속에 있다. 클라우드 컴퓨팅, 인공 지능, 로봇기술, 드론 등 4차 산업 혁명의 핵심 기술들은 가상 세계와 현실을 하나로 연결하는 O2O(Online To Offline) 쳬계를 구축했다. 그리고 4차 산업 혁명은 ICT 산업뿐만이 아니라 제조업, 의료업, 농업 등 다양한 산업 분야에 정보 융합 환경을 구축했다. 그중 클라우드 컴퓨팅은 정보 융합 환경을 구축하는 기본 요소로 통한다. 이로 인해 많은 기업은 클라우드 도입을 고려하고 있다. 온 프레미스 방식의 대리점 IT 인프라도 그 대상이다. 하지만 이미 오랜 시간 온 프레미스 위주의 IT 생태계가 형성되어 있으므로 전환 설계에 대한 연구와 향후 연구 방향 도출이 필요하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.799-800
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• 2015

정보시스템의 복잡성과 컴퓨팅 환경의 변화에 따라 시스템 성능 및 용량 산정의 중요성이 점점 부각되고 있다. 특히, 클라우드 컴퓨팅은 막대한 서버자원이 필요하기 때문에 보다 체계적이고 정확하게 HW 용량을 산정하는 것은 중요한 요소이다. 클라우드 컴퓨팅은 이제 도입기를 지나 성숙기를 향해 빠르게 진보하고 있는 상황이다. 지금까지 클라우드는 IaaS, PaaS, SaaS 등으로 발전해왔다. 특히, 국내 다수의 IT 서비스 기업들은 클라우드 인프라가 구축된 기업들과 MOU를 맺고 SaaS를 제공하고 있다. 따라서, 클라우드 서비스의 기본이 되는 SaaS를 위한 하드웨어 용량 산정 기법에 관한 연구는 향후 클라우드 내에서 다양한 사업으로 확장하는데 필요한 기반 연구이다. 이에, 본 연구에서는 SaaS 기반의 하드웨어 용량산정에 대한 방법과 기준을 제시하였다. 본 연구의 결과는 클라우드 컴퓨팅 환경구축 시 HW용량산정에 대한 가이드라인으로 활용 가능하다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.26 no.5
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• pp.43-54
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• 2011

컴퓨팅 자원을 빌려 쓰는 시대를 여는 클라우드 컴퓨팅은 북미, 유럽뿐만 아니라 아시아 전 세계적으로 확산되고 있는 추세이다. 더구나 SW 기술개발의 새로운 방식으로 부상한 공개SW도 클라우드 컴퓨팅의 빠른 확산에 역할을 하며, 여러 분야의 클라우드 요소 기술 발전에도 기여하고 있다. 따라서 본 고에서는 오픈 프로젝트로 진화되고 있는 클라우드 기술을 살펴본다. 먼저, 클라우드 인프라스트럭처 서비스(IaaS: Infrastructure as a Service)를 제공하기 위한 클라우드 컴퓨팅 구조와 구성요소 기술을 분석하고, 관련 공개SW 기술들을 분석한다. 여기서 IaaS 클라우드를 운영, 관리하는 기술을 보다 자세히 분석하고 비교한다. 마지막으로 클라우드 간 호환성 문제를 해결하는 공개SW 기술도 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.945-947
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• 2011

클라우드 컴퓨팅 인프라를 사용할 때 사용자의 민감한 정보가 포함된 데이터를 사용하게 될 수 있다. 데이터를 아웃소싱하여 처리하는 경우 클라우드 제공자가 데이터 처리자로서 사용자의 데이터에 접근해야 한다. 사용자는 데이터를 처리하는 과정에서 행하는 클라우드 제공자의 동작을 알 수 없으므로 클라우드 컴퓨팅을 사용하는 것을 불안해하게 되고 공개를 해도 되는 일부의 데이터만을 사용하게 된다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅을 통해 연산을 수행하는 환경에서 사용자의 데이터를 보호하기 위한 연구의 일환으로써, 시스템 및 환경을 정의하고 주로 발생할 수 있는 정보보호 위협을 정리하였다. 또한 현재 연구가 진행되고 있는 SMPC(Secure Multi-Party Computation)을 소개하고 이를 클라우드 컴퓨팅을 통해 연산을 수행하는 환경에 적용하기 위해 고려해야 할 사항들을 제시하며, 향후 연구 방향을 모색한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.38-41
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• 2021

최근 빅데이터, 인공지능 키워드를 이용한 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 인공지능 연구를 통해 자동화 자율화를 위한 연구들이 주를 이루고 있다. 인공지능 연구를 수행하기 위해서는 거대한 데이터를 빠르게 전송해야하며, 인공지능을 손쉽게 수행하기 위한 플랫폼이 필요하다. 하지만 많은 연구기관에서는 빅데이터 전송 속도의 한계가 존재하며, 인공지능 알고리즘 수행을 위한 플랫폼 또한 부족한 것이 현실이다. 이를 해결하기 위해 ScienceDMZ 기술을 활용하여 고속의 빅데이터 전송을 위한 인프라를 구축하고, 엣지 컴퓨팅 기반의 오픈 분산 컴퓨팅 플랫폼을 개발한다. 이 시스템을 통해 사용자들에게 빅데이터를 빠르게 전송하고 전송된 데이터를 이용하여 바로 인공지능 연구를 수행하여 결과를 도출할 수 있는 시스템을 구축하고자 한다. 이 시스템을 이용하여 GPU 분산 컴퓨팅을 수행하였을 때 성능과 GPU 병렬 컴퓨팅을 수행하였을 때의 결과를 비교하여 성능을 검증하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.12C no.5 s.101
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• pp.633-642
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• 2005

Ubiquitous computing system is about networked processors, which is constructed with one or more computers interconnected by the networks. However, traditional security solution lacks a Proactive maintenance technique because of its focusing on developing the qualitative detection and countermeasure after attack. Thus, in this paper, we propose a quantitative assessment modeling technique, by which the general infrastructure can be improved and the attacks on a specific infrastructure be detected and protected. First of all, we develop the definition of survivality and modeling technique for quantitative assessment modeling with the static information on the system random information, and attack-type modeling. in addition, the survivality analysis on TCP-SYN attack and code-Red worm attack is performed for validating the proposed technique.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.440-443
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• 2011

While Cloud Computing catch attention, system configuration using Server Virtualization as a core technology gains popularity. Thus analyzing existing systems and utilizing resources using server virtualization techniques are spotlighted. This paper presents a solid foundation for utilizing the system idle resources and constructing the cloud computing infrastructure by analyzing means and types of the system load and further analyzing the relationship between CPU resources and loads based on Linux system.

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.23
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• pp.14-17
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• 2006

• Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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• s.26
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• pp.8-11
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• 2007

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.25-28
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• 2011

최근 사이언스 컴퓨팅 분야에서 대용량 데이터가 발생하고 있고 컴퓨팅 자원들의 수요도 급증하고 있다. 이로 인해 클라우드 컴퓨팅 기술의 필요성이 중요시되고 있고 전 세계적으로 급속히 발전하고 있다. 천문 연구 분야에서 관측기기의 발전으로 대용량의 천문 데이터가 생산되고 있다. 이를 처리하기 위하여 다양한 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용한 데이터 분석 환경이 요구되고 있다. 이러한 환경을 구축하기 위해서는 가상 인프라 자원을 효율적으로 관리할 수 있어야 한다. 현재 가상 인프라 자원을 관리하기 위해 오픈 소스를 개발하는 프로젝트들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스인 Eucalyptus와 OpenNebula의 기능적인 측면을 크게 10가지로 분류하여 장단점을 비교 분석하였고 OpenNebula의 세 가지 특징인 중앙 집중화된 구조, live migration과 suspend/resume 기능, 커스터마이징 기능이 대용량 천문 응용 수행을 위한 환경을 구축하는데 반드시 필요하기 때문에 OpenNebula를 채택하였다. OpenNebula를 사용해 구축한 사이언스 클라우드 테스트베드는 NFS 서버의 별도 구성을 통한 성능 개선, 하이브리드 클라우드 컴퓨팅 환경 구축, B클래스 사설 네트워크 구성, GUI 기반 사이언스 클라우드 테스트베드 관리 및 모니터링 기능의 4가지 특징을 가지고 있다. 앞으로도 천문 연구자들에게 안정적인 서비스를 제공하기 위하여 관련 연구를 계속할 것이다.